[发明专利]一种基于分布式计算的基础地理信息可视化方法

说明书

本发明属于电子信息可视化技术领域，具体涉及一种基于分布式计算的基础地理信息可视化方法。本发明集成了研究区的矢量数据，即地理坐标信息、空间位置信息和行政区划信息；数字高程模型(DEM)数据，即该区域的地理坐标信息、高程信息、地形信息；专题产品数据，包括该区域的归一化植被指数时序空间分布数据、增强型植被指数时序空间分布数据为一体；通过STSG、拓扑检查等方法进行数据填补及数据准确性、完整性的检查；采用geotrellis作为计算框架、Spark作为计算引擎对专题产品数据进行数据切片计算；采用集成分布式存储框架Hadoop、数据库Accumulo作为分布式数据存储支撑；并支持研究区的基础地理信息可视化操作。

技术领域

本发明属于电子信息可视化技术领域，具体涉及一种基于分布式计算的基础地理信息可视化方法。

背景技术

数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，即为存储电子文件的地方，且支持对数据库中存储内容的新增、查询、更新、删除等操作，数据库的构建有利于大量、多样数据的存储与管理，数据库主要分为关系型数据库和非关系型数据库，其中关系型数据库是基于键值对的，性能高，数据之间没有耦合性，其扩展性好；分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学，通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载，可以把程序放在任何适合运行它的计算机上；

因为获取到的专题产品数据是卫星合成的，均存在一些数据缺失，因此在使用这些专题产品数据之前需要对其进行降噪处理。

Spatial-Temporal Savitzky-Golay(STSG)是一种新的降噪方法，该方法假设遥感影像数据中云覆盖的区域是不连续的，充分利用邻近像素和多年的数据提供的信息来帮助降低特定年份数据的噪声。该方法包括三个主要步骤，以归一化植被指数(NDVI)为例：

1.通过对目标像素邻域内的一些像素值观测，估计目标像素值的初始时间序列。

目标像素在第j年第i天的初始NDVI估计表示为：

其中表示不同像素的加权贡献；n为相似像素值的数量；为相似像素k估计的目标像素。

不同的相似像素值对目标像素值的贡献不相同，因此对于目标像素和相似像素k，其NDVI观测值与参考NDVI的比值表达式如下：

其中和为NDVI在第j年第i天的观测值；和为NDVI在第j年第i天的参考值。

由以上两个式子，得出目标像素与相似像素之间的线性转移函数：

其中，a为斜率，b为截距。

结合式(2)、(3)，可通过式(4)，从相似像素k估计目标像素的NDVI：

2.将初始估计与目标像素的原始时间序列集成，生成一个新的时间序列。

保留原始时间序列中质量好的像素值；对于质量较差的像素值，通过初始NDVI估计来代替；对于没有数据的像素值，将原始NDVI与其初始估计值进行了比较，并根据负偏NDVI噪声选择它们之间较大的值；如此，即合成了一个新的时间序列。

3.在新的时间序列中，进一步确定每个像素的权值，并使用加权SG滤波器对时间序列进行平滑处理。

为数据质量定义一个距离来描述，第i个NDVI点在第j年的距离表示为式(5)：

其中，m是一年中NDVI点的数量，∪是一个并集操作符号。